R中的隨機實驗

Question

這是一個簡單的隨機實驗。

在下面的代碼中，我計算了零假設下的p值，即施用於番茄植株的兩種不同肥料對植物產量沒有影響。 第一個隨機樣本（x）來自使用標準肥料的植物，而第二個樣本（y）來自的植物使用了「改良」樣本。

x <- c(11.4,25.3,29.9,16.5,21.1) 
y <- c(23.7,26.6,28.5,14.2,17.9,24.3) 
total <- c(x,y) 
first <- combn(total,length(x)) 
second <- apply(first,2,function(z) total[is.na(pmatch(total,z))]) 
dif.treat <- apply(second,2,mean) - apply(first,2,mean) 
# the first element of dif.treat is the one that I'm interested in 
(p.value <- length(dif.treat[dif.treat >= dif.treat[1]])/length(dif.treat)) 

你知道任何R函數執行這樣的測試嗎？

編輯

# this is the equivalent independent t.test 
t.test(x,y,alternative = "less",var.equal = T) 

Answer 1

的boot庫便於引導和置換檢驗，但它不會進行詳細的測試（這是OK的大部分時間）。 coin庫也實現了精確的隨機化測試。